一种先进的铜铜混合绑定应用于新叠层CMOS 图像传感器

2023-11-24 10:50

本文主要是介绍一种先进的铜铜混合绑定应用于新叠层CMOS 图像传感器,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

一种先进的铜铜混合绑定应用于新叠层CMOS 图像传感器

摘要-

我们成功地引入了先进的铜铜混合绑定为新叠层的背照式CMOS图像传感器.为形成严格的铜铜连接,我们优化了表面平整度关于铜连接焊盘来同时保证电气连接和制造过程公差。在这个研究中,容差关于铜溢出从观点关于绑定过程是数量计算的。电气测试结果显示我们r鲁棒性铜铜混合绑定获得很好的间距和大范围的连接。

 

I、介绍-

我们声明了一种叠层式的BI-CIS使用铜铜混合绑定来连接CIS和图像信号处理器.混合绑定是一种方法连接两个基质通过铜铜金属绑定,并通过层间电介质ILD, ILD氧气绑定在同时。铜连接引脚是坐落在顶部的BEOL层,并且它永远不影响到MOS-FET在制造过程中。如显示在图1,它允许巨大电路设计灵活并且更加芯片尺寸减少可以容易被获得。

图1: 电路框图关于绑定基层和TSV(上层)和混合绑了定(下层)

 

为了制造鲁棒性的铜铜连接,为了控制表面平整度关于铜连接引脚是一个重要的因素。当传统的BEOL CMP过程被使用,表面的CU趋向来凹槽为有些程度取决于铜线宽度。关心是电气连接关于凹进铜引脚可能不利影响当他们被绑定。另一方面,当我们控制的CMP过程,它是故意制造很平或者轻溢出铜引脚,被使用,更好铜铜电气连接被期望作为显示在图2.在这个研究中,容差关于铜溢出从观点关于绑定过程是数量计算。

图2:电路框图关于表面平整度关于通用CMP和铜铜优化CMP.

 

II、实验

如显示在图3,我们估计溢出边界关于铜连接引脚通过应用理论公式关于通用氧化绑定到铜铜混合绑定。

图3 理论估计溢出余量关于铜的连接引脚

 

从这个估计,关系在溢出高度和非绑定距离可以被估计。可以被考虑空间从两个粘接铜引脚必须宽度足够比非绑定距离到绑定两个基质坚固。扫描声音显微镜(SAM)图像4,显示了300毫米晶圆抛光通过我们的控制的CMP过程可以被坚固地绑定没有任何绑定空虚.

图4 绑定结果关于两个晶圆抛光通过CUCU优化CMP

 

III、结果和讨论

电子特性关于我们的铜铜混合绑定被调查通过一个测试模型,被制造在300mm晶圆。测试模型包括一定数量的铜铜连接,制造过程是相同给我们新的BI-CIS.图像显示了电阻分布关于铜铜连接,间距关于粘接铜铜连接是4um.数量关于连接是3M。

 

如显示在图5,紧密分布显示很好的接连。

 

图像6显示漏电流在不同潜在铜铜连接之间。空间在不同潜在铜铜连接是2um,并且1K 连接坐落在模组之间。显示漏电流很好抑制。相当低漏电流错综复杂在每个铜和铜连接被很好的隔离被周围的电介质.

图6 累积图关于漏电流在不同潜在铜铜连接。

 

我们制造了叠层BI-CIS在22.5百万像素 1/2.6英寸CIS功能 1.0um单位像素和ISP由我们拉铜铜混合绑定过程。

图7横截面图视角关于新的叠层BI-CIS

 

 

IV、结论

在这个研究中,我们理论地估计容差关于溢出偏差通过视点关于绑定过程公差。数量数据可以被使用在设计CU连接焊盘。电气测试结果显示在我们鲁棒性铜铜混合绑定获得很好间距和很大程度的连接。

 

 

 

这篇关于一种先进的铜铜混合绑定应用于新叠层CMOS 图像传感器的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/421794

相关文章

在Ubuntu上部署SpringBoot应用的操作步骤

《在Ubuntu上部署SpringBoot应用的操作步骤》随着云计算和容器化技术的普及,Linux服务器已成为部署Web应用程序的主流平台之一,Java作为一种跨平台的编程语言,具有广泛的应用场景,本... 目录一、部署准备二、安装 Java 环境1. 安装 JDK2. 验证 Java 安装三、安装 mys

Python中构建终端应用界面利器Blessed模块的使用

《Python中构建终端应用界面利器Blessed模块的使用》Blessed库作为一个轻量级且功能强大的解决方案,开始在开发者中赢得口碑,今天,我们就一起来探索一下它是如何让终端UI开发变得轻松而高... 目录一、安装与配置:简单、快速、无障碍二、基本功能:从彩色文本到动态交互1. 显示基本内容2. 创建链

Node.js 中 http 模块的深度剖析与实战应用小结

《Node.js中http模块的深度剖析与实战应用小结》本文详细介绍了Node.js中的http模块,从创建HTTP服务器、处理请求与响应,到获取请求参数,每个环节都通过代码示例进行解析,旨在帮... 目录Node.js 中 http 模块的深度剖析与实战应用一、引言二、创建 HTTP 服务器:基石搭建(一

java中VO PO DTO POJO BO DO对象的应用场景及使用方式

《java中VOPODTOPOJOBODO对象的应用场景及使用方式》文章介绍了Java开发中常用的几种对象类型及其应用场景,包括VO、PO、DTO、POJO、BO和DO等,并通过示例说明了它... 目录Java中VO PO DTO POJO BO DO对象的应用VO (View Object) - 视图对象

Go信号处理如何优雅地关闭你的应用

《Go信号处理如何优雅地关闭你的应用》Go中的优雅关闭机制使得在应用程序接收到终止信号时,能够进行平滑的资源清理,通过使用context来管理goroutine的生命周期,结合signal... 目录1. 什么是信号处理?2. 如何优雅地关闭 Go 应用?3. 代码实现3.1 基本的信号捕获和优雅关闭3.2

正则表达式高级应用与性能优化记录

《正则表达式高级应用与性能优化记录》本文介绍了正则表达式的高级应用和性能优化技巧,包括文本拆分、合并、XML/HTML解析、数据分析、以及性能优化方法,通过这些技巧,可以更高效地利用正则表达式进行复杂... 目录第6章:正则表达式的高级应用6.1 模式匹配与文本处理6.1.1 文本拆分6.1.2 文本合并6

python中的与时间相关的模块应用场景分析

《python中的与时间相关的模块应用场景分析》本文介绍了Python中与时间相关的几个重要模块:`time`、`datetime`、`calendar`、`timeit`、`pytz`和`dateu... 目录1. time 模块2. datetime 模块3. calendar 模块4. timeit

中文分词jieba库的使用与实景应用(一)

知识星球:https://articles.zsxq.com/id_fxvgc803qmr2.html 目录 一.定义: 精确模式(默认模式): 全模式: 搜索引擎模式: paddle 模式(基于深度学习的分词模式): 二 自定义词典 三.文本解析   调整词出现的频率 四. 关键词提取 A. 基于TF-IDF算法的关键词提取 B. 基于TextRank算法的关键词提取

基于人工智能的图像分类系统

目录 引言项目背景环境准备 硬件要求软件安装与配置系统设计 系统架构关键技术代码示例 数据预处理模型训练模型预测应用场景结论 1. 引言 图像分类是计算机视觉中的一个重要任务,目标是自动识别图像中的对象类别。通过卷积神经网络(CNN)等深度学习技术,我们可以构建高效的图像分类系统,广泛应用于自动驾驶、医疗影像诊断、监控分析等领域。本文将介绍如何构建一个基于人工智能的图像分类系统,包括环境

水位雨量在线监测系统概述及应用介绍

在当今社会,随着科技的飞速发展,各种智能监测系统已成为保障公共安全、促进资源管理和环境保护的重要工具。其中,水位雨量在线监测系统作为自然灾害预警、水资源管理及水利工程运行的关键技术,其重要性不言而喻。 一、水位雨量在线监测系统的基本原理 水位雨量在线监测系统主要由数据采集单元、数据传输网络、数据处理中心及用户终端四大部分构成,形成了一个完整的闭环系统。 数据采集单元:这是系统的“眼睛”,